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干旱区的生态环境十分脆弱，抗干扰性和退化后的恢复能力都很差。一旦扰动因子过强，生态系统会发生不可逆转的异变，恢复起来十分困难。因此，准确认识干旱区的土地覆被变化具有重要意义。由于干旱区生态系统具有高度的时空变异性，基于序列遥感数据的土地覆被变化检测方法常被用来进行干旱区土地覆被变化研究。在基于序列遥感数据的土地覆被变化检测方法中，趋势检测方法和突变检测方法都有较长时间的研究累积。但这两类方法的检测目标单一，且这两类方法的前提假设都是其他类型的变化不存在，不符合生态系统变化的实际情况。近年来，发展能够同时检测多种类型土地覆被变化的方法日益受到重视。 由于干旱区土地覆被具有高度的时空变异性，现有的多特征检测方法应用在干旱区主要面临两个问题:1）检测的变化与具体的生态系统变化很难直接对应;2）干旱区植被生长的较大年内、年际波动对检测结果的准确性影响明显。基于此，本文以土地覆被发生的方向性变化（Directional change，DC）为检测目标，提出了一套适用于干旱区的大范围自动检测土地覆被方向性变化的方法体系。并以2000-2014年MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)归一化差植被指数(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)作为数据源，在我国内蒙古自治区进行了实验研究，验证和评估了方法的合理性和有效性。主要原创性内容及重要结论如下: 时间序列NDVI的重建方法研究。由于时间序列NDVI数据常含有噪声，对时间序列NDVI进行重建是得到准确的变化检测结果的基础。本文基于土地覆被状态具有时空相关性的原理，设计了一套时间邻域推测和空间邻域推测相结合的时空迭代重建算法(Temporal-SpatialIteration, TSI)。TSI首先对在时间域上仅仅持续一个或两个时相的污染像元进行时间邻域线性插值;而未被重建的污染像元依次进入空间邻域推测过程，基于轨迹加权距离算法，寻找到空间邻域内与噪声点土地覆被状态最相似的高质量像元，并将其在“污染”时刻的值赋予“污染”像元，以完成空间邻域推测;若时间邻域推测过程和空间邻域推测过程均未能重建所有的“污染”像元，时空推测过程将会迭代进行，直到所有“污染”像元的值都被推测出来为止。 实验结果表明，TSI的重建效果要明显优于目前常用的NDVI数据重建方法:RMSE和MAPE分别降低了16.7％～86.6％和18.3％～33.0％;同时，TSI方法在不同的验证小区都具有较好的稳健性;并且，TSI方法能够在保持高质量像元的原始值不变的情况下推测出全部的噪声点;TSI方法在噪声量更多的湿润区和半干旱区有更好的表现。 基于序列NDVI数据的干旱区土地覆被变化检测方法研究。利用重建的时间序列NDVI作为数据源，构建了一套多目标分层检测方法（Multi-targets Hierarchical Detection，MTHD）。MTHD采用分层策略检测土地覆被发生的多种方向性变化（Directional change，DC）:首先，Grubbs检验被用来识别短时间突变（Short-Lived change，SC）;然后，Brown-Forsythe(BF)检测、Tomés方法结合Chow检验被用来识别类型突变（Abrupt Land cover change，AC）区域;最后，Sens趋势分析结合Mann-Kendall检验(SMK)用来识别趋势变化（Trend change，TC）区域。 实验结果表明，MTHD检测的突变区域和趋势区域都较为准确。突变类型验证的总体精度达到87.0％，kappa系数达到0.74。检测出的趋势变化与Landsat Thematic Mapper and EnhancedThematic Mapper Plus(Landsat TM/ETM+)影像表征的植被变化趋势方向一致性达到100％;在农田区，单位面积粮食产量与农田平均NDVI之间有很强的线性关系，线性回归方程判定系数达到0.94(P＜0.01)。与其他多目标变化检测方法相比，MTHD检测出的变化可直接与特定的生态系统变化类型相对应，且该方法在具有频繁、高强度年际波动的干旱区更稳健。 2000-2014年内蒙古自治区的土地覆被变化。利用本文提出的方法，检测了2000-2014年内蒙古自治区的土地覆被变化，并对全区及6个主要的自然地理单元在15年间的土地覆被变化情况进行了分析和讨论。 结果表明，15年间内蒙古自治区的土地覆被发生了较大的变化，其中方向性变化又以趋势性变化为主导。研究时段内有24.8％的区域(2.34×105km2)表现出方向性变化，其中22.2％的区域(2.10×105 km2)表现为趋势性变化，仅2.6％的区域(2.50×104km2)表现出类型突变。“植被趋于好转”在全区的各个主要自然地理分区都有明显体现，类型变化在局部地区更为集中。